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腾讯云安全年度产品发布会现场不止是腾讯,微软的Microsoft Security Copilot、阿里云安全大模型、360安全大模型、深信服安全GPT、安恒科技AI恒脑、奇安信Q-GPT安全机器人等产品的涌现,足以说明大模型与安全行业的结合已经成为一个新趋势。据奇安信集团总裁吴云坤介绍,目前奇安信推出的Q-GPT安全大模型已经在安全运营、事件响应、攻防演练等场景中进行大量实践验证,大幅度提升了相关应用场景的安全能力和效率。比如在安全运营场景下,经过初步测算,Q-GPT大模型每分钟可以研判16条告警,是安全专家平均水平的16倍;年运营效率可以达到人工运营的70倍。“安全大模型的不断进化将驱动安全运营从人工时代进入全自动运营时代。”周荃表示。不过从现阶段来看,工业领域安全交互产品本质上仍停留在信息交换层面。很多工业设计包括产品体验设计更多都是提高信息反馈的及时性、准确性、丰富度,帮助安全运营人员拿到信息以后能够快速准确地做出下一步决策和判断。他指出,下一步,如果能把安全大模型应用在产品交互、安全能力建设、安全服务等各个方面,将大大提升安全运营效率。比如,基于大模型,让用户通过更简单的操作,甚至对话的形式直接使用安全产品。再比如,尝试利用大模型对安全规则进行泛化和变种,提升安全漏洞的检出率。安全大模型最终演化为一个真正的安全智能体后,安全运营人员使用安全产品时只需针对确定性的事情提出一个目标,AI就能完成余下的工作。工业大模型要遵循安全原则工业场景有其特殊性,一方面工业制造业关乎国计民生,是经济和产业发展的基本盘。另一方面,这个领域极其复杂且细碎,目前国内规模以上工业企业数量超过40万家,覆盖41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类,其中存在着大量的场景和业务痛点。工业安全的重要性毋庸置疑。尤其是经过多年的发展,工业企业加速上云,完成了不少场景的智能化升级。大模型的到来,在为这个领域带来新机遇的同时也带来了更多安全挑战。“工业级大模型应用可以解决安全生产力短缺的问题,但大模型技术是一把‘双刃剑’,需要以大模型应用安全作为生产力输出的前提和基础。然而,当前大多数大模型应用无法真正解决网络安全生产力问题。”吴云坤表示。他建议,安全大模型达到工业级应用,需要满足三个关键条件。一是需要高质量知识数据、专家队伍、实战经验和场景支撑;二是必须基于多种安全任务的强化学习和顶尖专家的反馈训练;三是要面向安全生产场景中的任务和应用强化实战能力。像奇安信推出的大模型卫士,便可以防范大模型应用中数据投喂造成的敏感数据泄露、避免触发数据跨境安全监管红线、建立身份识别与溯源机制,对企业的大模型应用进行安全管控。
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